package com.bigdata.spark.core.rdd.operator.transform

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object RDD_Operator_Transform16 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    //TODO 算子 - (Key-Value类型)
    val rdd = sc.makeRDD(List(
      ("a",1),("a",2),("a",3),("b",4)
    ))

    // groupByKey : 将数据源中的数据，相同key的数据分在一个组中，形成一个对偶元组
    //              元组中的第一个元素就是key
    //              元组中的第二个元素就是相同key的value的集合
    // groupByKey会导致数据打乱重组，存在shuffle操作
    // spark中，shuffle操作必须落盘处理，不能在内存中等待数据，会导致内存溢出。shuffle操作的性能非常低

    // reduceByKey支持分区内预聚合功能，可以有效减少shuffle时落盘的数据量，提升shuffle的性能
    // 分区内 分区间
    // reduceByKey的分区内和分区间的计算规则是相同的

    val groupRDD: RDD[(String, Iterable[Int])] = rdd.groupByKey()

    groupRDD.collect().foreach(println)


    val groupRDD1: RDD[(String, Iterable[(String, Int)])] = rdd.groupBy(_._1)

    sc.stop()
  }
}
